(57)【要約】【課題】データマップを用いることなくヨーレート等の車両の挙動を表す量を算出することができ、しかも、車両が通常の走行状態にあるのかスピン／ドリフト状態にあるのかを的確に判定することが可能な車両運動状態判定システムを提供する。【解決手段】車両運動状態判定システム１は、構成するノードＮiのうち単数または複数のノードの伝達関数ｆi(Ｘi)が二値化関数とされたニューラルネットワークを用いて車両の挙動を表す量を算出する車両挙動推定装置２と、車両挙動推定装置２のニューラルネットワーク中の二値化関数からの出力Ｙiに基づいて車両の運動状態がノーマル状態かスピン／ドリフト状態かを判定する車両運動状態判定装置３とを備える。【選択図】図１
2007137113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構成するノードのうち単数または複数のノードの伝達関数が二値化関数とされたニューラルネットワークを用いて車両の挙動を表す量を算出する車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置のニューラルネットワーク中の二値化関数からの出力に基づいて車両の運動状態がノーマル状態かスピン／ドリフト状態かを判定する車両運動状態判定装置と
を備えることを特徴とする車両運動状態判定システム。
【請求項２】
前記二値化関数は、二値のヒステリシス関数を含むことを特徴とする請求項１に記載の車両運動状態判定システム。
【請求項３】
前記車両挙動推定装置は、遺伝的アルゴリズムの学習則に基づいた学習を行う学習装置を備え、前記学習装置は、前記ニューラルネットワークを構成するノードのうちいずれのノードの伝達関数を二値化関数とするかを学習により決定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両運動状態判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両運動状態判定システムに係り、特に車両の運動状態が通常の走行状態にあるかスピン／ドリフト状態にあるかを判定することができる車両運動状態判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の車両技術の分野では、従来から、車両の走行安定性や操縦安定性の向上等を図るための車両の自動制御方法の開発が進められている。スピン／ドリフト制御を車両が自ら判断して自動的に制御するためには、まず、車両が車速やステアリングホイールの舵角、アクセル開度、車両やタイヤに加わる力や加速度、車両に生じているヨーレート等から自らが置かれている運動状態、すなわちスピン状態にあるのかドリフト状態にあるのか或いは通常の走行状態にあるのかを監視し、或いは正確に推定する必要がある。
【０００３】
車両の運動状態を監視、推定する技術としては、例えば、車両の挙動モデルに基づいて舵角センサとヨーレートセンサの検出値から目標ヨーレートと目標横加速度とを算出し、それらとヨーレートおよび横加速度の実測値すなわち実ヨーレートおよび実横加速度とを比較して車両がスピン状態にあるか否かを判定する車両運動状態推定装置が知られている（特許文献１参照）。
【０００４】
また、タイヤと路面とが実際に接しているタイヤ接地面の情報を取得して、それらの情報を基に車輪に発生する横力やスリップ角等を推定し、それらの推定値に基づいて車両の横転やスピン等の走行異常状態を検知する車両運動状態監視装置が提案されている（特許文献２参照）。
【０００５】
一方、これらの情報をニューラルネットワークにステアリングホイールの舵角や車速等を入力して算出する車両運動モデルの生成装置が開発されている（例えば、特許文献３等参照）。また、このようなニューラルネットワークで構成される装置を遺伝的アルゴリズムを用いた学習則に基づいて学習することで、ノードの結合重み係数等が自動的に最適化されたニューラルネットワークを獲得することが提案されている。
【特許文献１】特開平７−２２３５２６号公報
【特許文献２】特開２００４−３５９２０３号公報
【特許文献３】特開２００４−２４９８１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記特許文献１及び２ではデータマップを多数用意しなければならず、前記特許文献３に記載の車両運動モデルの生成装置では、ニューラルネットワークを用いてヨーレート等の演算を行うため膨大なデータマップを必要としない。また、ニューラルネットワークの形、すなわち階層型とするか相互結合型とするか、或いは階層型とする場合には入力層や中間層、出力層をいくつのノードで構成するか、相互結合型とする場合には全体のノードの数をいくつにするか等さえ決めておけば、前記のように例えば遺伝的アルゴリズムを用いた学習則に基づいて学習することで、ノードの結合重み係数等を自動的に最適化することができ、装置の作成を簡易に行うことが可能となる。
【０００７】
このため、ニューラルネットワークを用いた装置で、前記特許文献１に記載の車両運動状態推定装置と同様に例えば目標ヨーレートと目標横加速度とを算出し、それらと実ヨーレートおよび実横加速度とを比較して車両がスピン状態にあるか否かを判定する方法も考えられる。
【０００８】
しかしながら、本発明者は、ヨーレート等の推定値を算出するニューラルネットワークにおけるノードの伝達関数に後述する図３に示すような二値化関数を用いた場合、車両がスピン状態やドリフト状態に陥っている場合に二値化関数が特異な出力を示す場合があるという知見を得た。
【０００９】
本発明は、前記知見に基づいてなされたものであり、データマップを用いることなくヨーレート等の車両の挙動を表す量を算出することができ、しかも、車両が通常の走行状態にあるのかスピン／ドリフト状態にあるのかを的確に判定することが可能な車両運動状態判定システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記の問題を解決するために、第１の発明は、
車両運動状態判定システムは、
構成するノードのうち単数または複数のノードの伝達関数が二値化関数とされたニューラルネットワークを用いて車両の挙動を表す量を算出する車両挙動推定装置と、
前記車両挙動推定装置のニューラルネットワーク中の二値化関数からの出力に基づいて車両の運動状態がノーマル状態かスピン／ドリフト状態かを判定する車両運動状態判定装置と
を備えることを特徴とする。
【００１１】
第１の発明によれば、車両運動状態判定システムは、構成するノードのうち単数または複数のノードの伝達関数が二値化関数とされたニューラルネットワークを用いて構成された車両挙動推定装置で推定ヨーレート等の車両の挙動を表す量を算出し、その際、ニューラルネットワーク中の二値化関数からの出力を車両運動状態判定装置に入力し、車両運動状態判定装置によりそれらの二値化関数の出力の論理和を算出するなどしてその結果から車両の運動状態がノーマル状態かスピン／ドリフト状態かを判定する。
【００１２】
第２の発明は、第１の発明の車両運動状態判定システムにおいて、前記二値化関数は、二値のヒステリシス関数を含むことを特徴とする。
【００１３】
第２の発明によれば、第１の発明の車両運動状態判定システムの車両挙動推定装置におけるニューラルネットワークは、二値のヒステリシス関数を含む二値化関数を用いて形成される。
【００１４】
第３の発明は、第１または第２の発明の車両運動状態判定システムにおいて、前記車両挙動推定装置は、遺伝的アルゴリズムの学習則に基づいた学習を行う学習装置を備え、前記学習装置は、前記ニューラルネットワークを構成するノードのうちいずれのノードの伝達関数を二値化関数とするかを学習により決定することを特徴とする。
【００１５】
第３の発明によれば、車両運動状態判定システムの車両挙動推定装置におけるニューラルネットワークは、実働に先立つ学習装置の遺伝的アルゴリズムの学習則に基づいた学習により二値化関数を伝達関数とするノードの配置が自動的に最適化される。
【発明の効果】
【００１６】
第１の発明によれば、車両挙動推定装置がニューラルネットワークを用いて推定ヨーレートγ等の車両の挙動を表す量を算出するように構成されていることから、車両の挙動を表す量の算出のために前記特許文献１、２に記載の車両運動状態推定装置や車両運動状態推定装置のように膨大なデータマップを準備する必要がなく、実測値との近似精度のよい推定値を出力することが可能となる。
【００１７】
また、前記発明者の知見のように、車両の挙動を表す量を算出するニューラルネットワークのノードの伝達関数として二値化関数が用いられている場合、その車両の挙動を表す量の算出において二値化関数の出力と車両がスピン／ドリフト状態にあることが関連性を有するから、この関連性をより確実にするために、車両の挙動を表す量の推定値の算出の際にニューラルネットワークに属する二値化関数の少なくとも１つの関数がスピン／ドリフト状態において特定の値を出力するようにニューラルネットワークを予め構成すれば、二値化関数が単数の場合はその出力を監視することで、また二値化関数が複数ある場合はそれらの論理和をとることで、車両が通常の走行状態にあるのかスピン／ドリフト状態にあるのかを的確に判定することが可能となる。
【００１８】
第２の発明によれば、前記第１の発明の効果に加え、入力値の変化に対して出力値の応答が遅れるヒステリシス関数を用いることで車両の挙動を表す量の推定をより実車両に近い状態で算出することが可能となるとともに、スピン／ドリフト状態の発生、消滅をより現実に近い状態で判定することが可能となる。
【００１９】
第３の発明によれば、ニューラルネットワークの各ノードに対する伝達関数の割り付けやその閾値や結合重み係数の決定の煩雑さを回避され、車両挙動推定装置の形成がより容易かつ的確に行われると同時に、二値化関数の配置が最適化されたニューラルネットワークを得ることができるから、前記各発明の効果をより的確に発揮させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明に係る車両運動状態判定システムの実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００２１】
本実施形態では、車両運動状態判定システムを構成する車両挙動推定装置が車両の挙動を表す量であるヨーレートの推定値γ、すなわち推定ヨーレートγを算出する場合について述べるが、車両の挙動を表す量としては、この他にも、横加速度、車体滑り角、タイヤにかかる横力や前後力、コーナリングパワー、ロールレート、ピッチレート、路面摩擦係数等を挙げることができ、車両挙動推定装置がそれらの推定値を算出するように構成することも可能である。
【００２２】
車両運動状態判定システム１は、図示しないＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インターフェース等がバスに接続されたコンピュータにより構成されている。
【００２３】
車両運動状態判定システム１は、図１に示すように、車両挙動推定装置２と、車両運動状態判定装置３と、記録装置４と、スピン／ドリフト制御装置５と、警告装置６と、学習装置７とを備えている。
【００２４】
車両挙動推定装置２には、図示しない車速センサや舵角センサ等の測定装置により測定された車速Ｖ、ステアリングホイールの舵角δおよびアクセル開度Ａが同期された状態で一定時間のサイクルごとに入力されるようになっている。
【００２５】
車両挙動推定装置２は、図２に示すような遅れ要素フィードバックを有するリカレント型ニューラルネットワークを用いて構成されている。ニューラルネットワークは、いわゆる階層型とされており、入力層として、舵角δ、舵角の微分値ｄδ、舵角の２階微分値ｄ2δ、車速Ｖ、車速の微分値ｄＶおよびアクセル開度Ａのそれぞれの正規化値、および４つの遅れ要素フィードバック成分が入力される計１０個のノードＮ１〜Ｎ１０を有し、中間層として例えば５個のノードＮ１１〜Ｎ１５を有し、出力層として推定ヨーレートγを出力するノードＮ１６と出力が遅れ要素としてフィードバックされるノードＮ１７とを有している。なお、ニューラルネットワークの中間層を、本実施形態のように１段ではなく複数段設けるように構成することも可能であり、各層のノードの個数は適宜決定される。
【００２６】
入力層、中間層および出力層を構成する各ノードは、所定の伝達関数ｆi(Ｘi)に従って入力Ｘiに対して１つの出力Ｙiを出力するようになっている。伝達関数ｆi(Ｘi)としては、少なくとも１つのノードに二値化関数が用いられており、本実施形態では、二値化関数には図３に示すヒステリシス関数が用いられている。
【００２７】
ここで、本発明における二値化関数とは、出力Ｙiとして２つの値のみを取り得る関数をいい、本実施形態では−１または１の値を取る関数をいう。なお、二値化関数であれば、本実施形態のようにヒステリシス関数を用いる代わりに、例えば、入力Ｘiが閾値θi以上であれば１、閾値θiより小さければ０を出力するような関数でもよく、またそれらの関数とヒステリシス関数とを組み合わせて用いてもよい。
【００２８】
二値化関数以外の伝達関数を有する他のノードでは、伝達関数ｆi(Ｘi)として下記（１）式で示されるシグモイド関数が用いられている。なお、θiはノードごとの閾値である。
Ｙi＝ｆi(Ｘi)＝２／（１＋ｅｘｐ（−（Ｘi−θi）））−１    …（１）
【００２９】
前記二値化関数や前記（１）式における入力Ｘiは、入力層においては、前述したように舵角δ、その微分値ｄδ、その２階微分値ｄ2δ、車速Ｖ、その微分値ｄＶおよびアクセル開度Ａのそれぞれの正規化値と４つの遅れ要素フィードバック成分である。
【００３０】
また、中間層においては、入力Ｘiは、入力層の各ノードＮ１〜Ｎ１０の出力Ｙj（ｊ＝１〜１０）を重み付けした総和、出力層においては、中間層の各ノードＮ１１〜Ｎ１５の出力Ｙj（ｊ＝１１〜１５）を重み付けした総和で求められる。すなわち、結合重み係数をｗijとした場合、ノードＮiへの入力Ｘiは、
Ｘi＝Σｗij×Ｙj    …（２）
で求められる。
【００３１】
本実施形態では、後述するように、ノードごとの伝達関数ｆi(Ｘi)の種類、伝達関数の閾値θiおよび結合重み係数ｗijが学習装置７における遺伝的アルゴリズムの学習則に基づいた学習により予め自動的に最適化されるようになっている。
【００３２】
出力層のノードＮ１６、Ｎ１７から出力される値は、遅れ要素フィードバック成分として、それぞれ１サイクル遅延されて入力層のノードＮ７およびノードＮ９に入力され、遅延回路Ｚ-1を介してさらに１サイクル遅延されてそれぞれノードＮ８およびＮ１０に入力されるように構成されている。すなわち、ノードＮ７〜Ｎ１０には１サイクル前および２サイクル前のノードＮ１６、Ｎ１７からの出力値が入力されるようになっている。
【００３３】
なお、車両挙動推定装置２を、本実施形態のように階層型の遅れ要素フィードバックを有するリカレント型ニューラルネットワークで構成する代わりに、例えば、図４に示されるような全ノードが互いに接続された相互結合型のニューラルネットワークで構成することも可能である。この場合、各ノードへの入力Ｘiは、自分以外の全ノードＮjからの出力Ｙj（ｊ≠ｉ）を結合重み係数ｗijで重み付けした総和で求められる。
【００３４】
また、ヒステリシス関数等の二値化関数以外の伝達関数ｆi(Ｘi)として、前記（１）式のようなシグモイド関数以外の関数を用いることも可能であり、例えば、リミッタ、不感帯、前記遅延回路Ｚ-1等の時間遅れ、ピークホールド、微分、積分、最大値等の各関数を用いることができる。
【００３５】
車両挙動推定装置２のニューラルネットワークにおける二値化関数を伝達関数として有するノードからの出力Ｙiは、それぞれ次の層に出力されると同時に車両運動状態判定装置３に送信されるようになっている。図２では、ノードＮ１１とノードＮ１４とが二値化関数を伝達関数とするノードである場合が示されており、破線の矢印でノードＮ１１およびノードＮ１４の出力Ｙ11、Ｙ14がそれぞれ車両運動状態判定装置３に送信されることが表現されている。
【００３６】
また、車両挙動推定装置２には、入力された車速Ｖ、舵角δ、アクセル開度Ａから車両モデルに基づいて車両の横加速度を算出する図示しないシミュレータが設けられており、そのシミュレータで算出された横加速度も前記出力Ｙiとともに車両運動状態判定装置３に送信されるようになっている。
【００３７】
車両運動状態判定装置３には、このように車両挙動推定装置２のニューラルネットワーク中の二値化関数からの出力Ｙiが入力されるようになっており、車両運動状態判定装置３は、それらの出力Ｙiに基づいて車両の運動状態を判定するようになっている。
【００３８】
車両運動状態判定装置３は、これらの出力Ｙiに基づいて車両の運動状態がノーマル状態すなわち車両のステアリングホイールの舵角δと実ヨーレートγreとが比較的相関性を保っていて通常の走行状態が保たれている状態であるか、スピン／ドリフト状態すなわち後輪グリップを失ったり車体全体が滑ったりして車体ヨー軸周りの運動が支配的な状態若車体すべり角が大きく横加速度が支配的な状態であるかを判定するようになっている。
【００３９】
本実施形態では、車両運動状態判定装置３は、前記出力Ｙiがすべて−１である場合には車両の運動状態がノーマル状態であると判定し、出力Ｙiのうち少なくとも１つの出力が１である場合には車両の運動状態がスピン／ドリフト状態であると判定するように構成されている。
【００４０】
また、車両運動状態判定装置３には、横加速度の正の値の閾値が設定されており、車両運動状態判定装置３は、車両の運動状態がスピン／ドリフト状態であると判定した場合に、車両挙動推定装置２から送信されてきた横加速度の絶対値がこの閾値より小さければ車両の運動状態がスピン状態にあり、閾値以上であれば車両の運動状態がドリフト状態にあると判定するようになっている。
【００４１】
車両運動状態判定装置３は、車両の運動状態の判定結果をハードディスク等からなる記録装置４に送信して記録させるとともに、車両の運動状態がスピン／ドリフト状態にあると判定した場合には、スピン／ドリフト制御装置５にスピン状態またはドリフト状態を表す信号を送信するようになっている。
【００４２】
スピン／ドリフト制御装置５は、スピン／ドリフト状態を回避するように車両を自動制御するように構成されている。
【００４３】
具体的には、本実施形態では、スピン／ドリフト制御装置５は、図示しない４輪独立ブレーキ、アクセル開度を制御する電子制御スロットル、バイワイヤによるステアリング制御等のステアリングサーボシステム等と接続されており、車両運動状態判定装置３からスピン状態を表す信号が送信されてくると、４輪独立ブレーキのうち車両の旋回の外側に位置するブレーキにブレーキ圧を上げるように信号を送信し、アクセル開度を制御する電子制御スロットルにはアクセル開度を絞るように信号を送信し、ステアリングサーボシステムにはステアリングの舵角の絶対値を小さくする方向に戻すように信号を送信してスピン状態を回避する制御を行うようになっている。
【００４４】
また、スピン／ドリフト制御装置５は、車両運動状態判定装置３からドリフト状態を表す信号が送信されてくると、４輪独立ブレーキのうち車両の旋回の内側に位置するブレーキにブレーキ圧を上げるように信号を送信してドリフト状態を回避する制御を行うようになっている。
【００４５】
スピン／ドリフト制御装置５は、自らが行っている制御の内容すなわちスピン回避制御またはドリフト回避制御を、制御を行っている間、車両運動状態判定装置３に送信するようになっている。
【００４６】
車両運動状態判定装置３は、車両の運動状態がスピン／ドリフト状態であると判定した場合には、警告装置６に信号を送信し、また、スピン／ドリフト制御装置５から送信された制御の内容を警告装置６に送信するようになっている。
【００４７】
本実施形態では、警告装置６は、車両のインストルメントパネル等に設置されたモニタおよびＬＥＤを備えており、警告装置６は、車両運動状態判定装置３から信号が送信されてくるとＬＥＤを点灯させ、制御の内容が送信されてくるとモニタに「スピン発生  回避制御を実施中」等の文字を表示して運転者に車両の運動状態がスピン／ドリフト状態にあることを知らせて注意を喚起するようになっている。なお、スピーカ等を設けて音声によりその旨を知らせるようにすることも可能である。
【００４８】
ところで、本実施形態では、学習装置７が設けられており、学習装置７で、ニューラルネットワークで構成された前記車両挙動推定装置２の各ノードの伝達関数ｆi(Ｘi)の種類や閾値θi、結合重み係数ｗijを遺伝的アルゴリズムの学習則に基づく学習により、実働に先立って予め自動的に最適化するように構成されている。
【００４９】
学習装置７には、学習に用いられる教師データＤTとして実車両による走行実験で車両に搭載された測定装置により測定された実データである所定のサイクル数の車速Ｖやアクセル開度Ａ、図５に示すような舵角δ、実ヨーレートγreが入力されるようになっている。また、本実施形態では、車両挙動推定装置２のニューラルネットワーク内のすべての二値化関数からの出力Ｙiの論理和の教師データデータＤTとして、図５の舵角δと実ヨーレートγreとの関係からスピン状態またはドリフト状態を生じていると考えられる時間帯で１となりそれ以外のノーマル状態と考えられる時間帯で−１となる図６に示すようなグラフが図５に基づいて作成されて学習装置７に入力されるようになっている。
【００５０】
図７は、学習装置の構成を示すブロック図である。学習装置７は、初期個体生成手段７１と、評価値算出手段７２と、終了判定手段７３と、親選択手段７４と、交叉手段７５と、突然変異手段７６とを備えている。
【００５１】
初期個体生成手段７１は、最適化の開始指示に応じて、車両挙動推定装置２を構成するニューラルネットワークの各ノードについて、伝達関数ｆi(Ｘi)の種類、必要な個数の閾値θi、および結合重み係数ｗijの組がノードＮ１〜Ｎ１７まで順番に配列された遺伝子型の個体を予め設定された個体数だけランダムに生成させて、それぞれ初期個体群を形成させるように構成されている。
【００５２】
なお、その際、本実施形態の学習装置７では、伝達関数ｆi(Ｘi)の種類には必ず少なくとも１つの二値化関数を含むように遺伝子型の個体が生成されるようになっている。また、以下の進化過程においても伝達関数ｆi(Ｘi)の種類として二値化関数が含まれない個体を生成されるような交叉や突然変異等は禁止されるようになっている。
【００５３】
初期個体生成手段７１は、このような遺伝子型の個体を例えば１００個生成して初期個体群とし、評価値算出手段７２に送信するようになっている。
【００５４】
評価値算出手段７２は、初期個体群の中から１つの個体、すなわちノードＮ１〜Ｎ１７のそれぞれについての伝達関数ｆi(Ｘi)の種類、ノードの閾値θi、結合重み係数ｗijの初期値の１組を選択し、車両挙動推定装置２に送信して車両挙動推定装置２のニューラルネットワークをセットアップし、続いて教師データである所定のサイクル数の車速Ｖ、舵角δ、アクセル開度Ａの実データを車両挙動推定装置２に送信してニューラルネットワーク演算により推定ヨーレートγを算出させるようになっている。
【００５５】
また、評価値算出手段７２は、車両挙動推定装置２から図８に示されるような推定ヨーレートγが入力されると、それを経時的に保存しながら推定ヨーレートγと教師データである実ヨーレートγreとから下記（３）式に従って単位時間あたりの二乗誤差平均値として評価値Ｑを算出するようになっている。
【００５６】
【数１】
2007137113.tif 000003
【００５７】
ここで、ｔcは１サイクルの所要時間であり、Ｎは教師データとして学習装置７に入力された実データの所定の総サイクル数である。また、前記（３）式から分かるように、評価値Ｑが小さいほど推定ヨーレートγの実ヨーレートγreに対する近似の度合が高いことを表す。
【００５８】
また、評価値算出手段７２は、車両挙動推定装置２のセットアップしたニューラルネットワークのすべての二値化関数から送信されてきた出力Ｙiが入力されると、それらを経時的に保存しながら論理和を算出し、教師データである図６のグラフとの単位時間あたりの二乗誤差平均値Ｒを前記（３）式と同様にして算出するようになっている。
【００５９】
評価値算出手段７２は、上記の処理を初期個体群のすべての個体について行い、個体ごとにそれぞれ評価値Ｑおよび二値化関数の出力Ｙiの論理和の単位時間あたりの二乗誤差平均値Ｒを計算するようになっている。評価値算出手段７２は、個体と評価値Ｑと二乗誤差平均値Ｒとを終了判定手段７３に送信するようになっている。
【００６０】
本実施形態では、終了判定手段７３では、個体の世代が予め設定された世代数に達したか否かが判定されるようになっている。終了判定手段７３は、設定された世代数に達したと判定すると、最適化された個体、すなわち個体群中で評価値Ｑおよび二乗誤差平均値Ｒが最も小さい伝達関数ｆi(Ｘi)の種類、閾値θi、結合重み係数ｗijの組を車両挙動推定装置２に送信して、車両挙動推定装置２のニューラルネットワークをセットアップするようになっている。
【００６１】
なお、最適化された個体は学習装置７の図示しない記憶手段に保存されるようになっている。また、終了判定手段７３における終了条件は、本実施形態のように設定された世代数に達したか否かで判定するように設定することも可能であるが、この他にも、例えば、目標評価値および目標二乗誤差平均値を予め設定しておき、評価値Ｑおよび二乗誤差平均値Ｒがそれらより小さくなった個体が現れた時点で終了するように構成することも可能である。
【００６２】
終了判定手段７３は、設定された世代数に達していないと判定すると、個体、評価値Ｑおよび二乗誤差平均値Ｒを親選択手段７４に送信するようになっている。
【００６３】
本実施形態の親選択手段７４では、エリート保存による親選択が行われるように構成されている。すなわち、親選択手段７４は、個体群の中から評価値Ｑが小さい順に所定個数の個体をメモリ７７に格納して隔離すると同時に、隔離した個体のコピーを生成し、そのコピーと格納された個体以外の個体について逆ルーレット選択や期待値選択、ランキング選択、トーナメント選択等の方法で次世代に残すべき個体の選択を行うように構成されている。親選択手段７４は、選択された個体を交叉手段７５に送信するようになっている。
【００６４】
交叉手段７５では、遺伝子型の各個体について１点交叉や多点交叉、一様交叉、ＳＰＸ（Simplex Crossover）交叉、ＵＮＤＸ（Unimodel Normal Distribution Crossover）交叉等の通常の方法により所定の確率で交叉が行われるようになっている。また、交叉により生成された個体は、突然変異手段７６に送信され、突然変異手段７６では、個体を構成する各ノードの伝達関数ｆi(Ｘi)の種類や閾値θi、結合重み係数ｗijの値をそれぞれ一定の割合でランダムに変化させるようになっている。
【００６５】
交叉手段７５および突然変異手段７６における処理が終了した各個体は、前記評価値算出手段７２に送信され、再度それぞれの個体について評価値Ｑおよび二乗誤差平均値Ｒが算出されるように構成されている。評価値Ｑおよび二乗誤差平均値Ｒが算出された個体は終了判定手段７３に送信され、メモリ７７に格納された１世代前の個体とともに終了判定が行われるようになっている。この最適化処理は終了条件を満たすまで繰り返されるようになっている。
【００６６】
次に、本実施形態に係る車両運動状態判定システム１の作用について説明する。
【００６７】
前述したように、車両運動状態判定システム１の車両挙動推定装置２は、実働に先立って学習装置７により車速Ｖやステアリングホイールの舵角δの実測値等に基づいて予め学習され、最適化され、セットアップされる。
【００６８】
車両運動状態判定システム１の実働時には、車両運動状態判定システム１に車速センサや舵角センサ、アクセルセンサにより測定された車速Ｖ、ステアリングホイールの舵角δ、アクセル開度Ａの情報が一定のサイクルごとに入力されると、車速Ｖ、舵角δおよびアクセル開度Ａは車両挙動推定装置２に入力される。
【００６９】
車両挙動推定装置２は、入力された車速Ｖから微分値ｄＶを、舵角δから微分値ｄδと２階微分値ｄ2δを求め、車速Ｖ、微分値ｄＶ、舵角δ、微分値ｄδ、２階微分値ｄ2δおよびアクセル開度Ａをニューラルネットワークに入力して推定ヨーレートγを算出する。
【００７０】
また、同時に、車両挙動推定装置２のニューラルネットワークの伝達関数である二値化関数の出力Ｙiは、車両運動状態判定装置３に送信され、また、車両挙動推定装置２のシミュレータが算出した横加速度の値も車両運動状態判定装置３に送信される。
【００７１】
車両運動状態判定装置３は、入力された二値化関数からの出力Ｙiがすべて−１である場合には車両の運動状態がノーマル状態であると判定し、出力Ｙiのうち少なくとも１つの出力が１である場合には車両の運動状態がスピン／ドリフト状態であると判定し、信号を警告装置６に送信してＬＥＤを点灯させる。
【００７２】
また、車両運動状態判定装置３は、車両の運動状態がスピン／ドリフト状態であると判定した場合には、横加速度の絶対値と設定された閾値との大小を比較し、横加速度の絶対値が閾値より小さければ車両の運動状態がスピン状態にあり、閾値以上であれば車両の運動状態がドリフト状態にあると判定し、スピン／ドリフト制御装置５にスピン状態またはドリフト状態を表す信号を送信する。
【００７３】
スピン／ドリフト制御装置５は、その信号に基づいて４輪独立ブレーキや電子制御スロットル、ステアリングサーボシステム等を制御してスピン状態やドリフト状態を回避する制御を行う。また、それと同時に、自らが行っている制御の内容を車両運動状態判定装置３に送信し、車両運動状態判定装置３はその制御の内容を警告装置６に送信して警告装置６のモニタに「スピン発生  回避制御を実施中」等の文字を表示して運転者に注意を喚起する。
【００７４】
以上のように、本実施形態に係る車両運動状態判定システム１によれば、車両挙動推定装置２をニューラルネットワークを用いて推定ヨーレートγ等の車両の挙動を表す量を算出する推定装置として構成したため、前述した特許文献１、２に記載の車両運動状態推定装置や車両運動状態推定装置のように膨大なデータマップを準備する必要がなく、かつ実測値との近似精度のよい推定値を出力することが可能となる。
【００７５】
また、前述した発明者の知見によれば、このような車両の挙動を表す量を算出するニューラルネットワークのノードの伝達関数として図３に示したような二値のヒステリシス関数等の二値化関数が用いられている場合、その車両の挙動を表す量の算出においてそれらの二値化関数が特異な値を出力するのは、車両がスピン／ドリフト状態にある場合であることが多いという関連性がある。
【００７６】
そこで、この関連性をより確実にするために、車両の挙動を表す量の推定値の算出の際にニューラルネットワークに属する二値化関数の少なくとも１つの関数がスピン／ドリフト状態において特定の値を出力するようにニューラルネットワークを予め構成すれば、二値化関数が単数の場合はその出力を監視することで、また二値化関数が複数ある場合はそれらの論理和をとることで、車両が通常の走行状態にあるのかスピン／ドリフト状態にあるのかを的確に判定することが可能となる。
【００７７】
また、このニューラルネットワークの構成を、遺伝的アルゴリズムの学習則に基づいた学習により行うことで、ニューラルネットワークの各ノードに対する伝達関数ｆi(Ｘi)の割り付けや閾値θi、結合重み係数ｗijの決定の煩雑さを回避することができ、車両挙動推定装置２の形成をより容易にかつ的確に行うことが可能となる。また同時に、二値化関数の配置が最適化されたニューラルネットワークを得ることができるから、前記効果がより的確に発揮される。
【００７８】
さらに、このようにして形成された車両運動状態判定システム１により、スピン状態やドリフト状態を回避されるように車両の走行安定性や操縦安定性の制御を的確に行い、また、運転者に車両の運動状態がどのような状態にあるかを的確に知らせて運転者の注意を喚起することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本実施形態に係る車両運動状態判定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る車両挙動推定装置の構成を示す図である。
【図３】本実施形態に用いられているヒステリシス関数を説明する図である。
【図４】車両挙動推定装置に用いられるニューラルネットワークの変形例を示す図である。
【図５】教師データとしての舵角と実ヨーレートを示すグラフである。
【図６】教師データとしての二値化関数からの出力の論理和を示すグラフである。
【図７】本実施形態に係る学習装置の構成を示すブロック図である。
【図８】単位時間あたりに二乗誤差平均値の算出方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００８０】
１  車両運動状態判定装置
２  車両挙動推定装置
３  車両運動状態判定装置
５  スピン／ドリフト制御装置
６  警告装置
７  学習装置
Ｎi  ノード
ｆi(Ｘi)  伝達関数
Ｙi  出力
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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